A Survey of Automatic Prompt Engineering: An Optimization Perspective
ArXiv ID: 2502.11560
作者: Wenwu Li, Xiangfeng Wang, Wenhao Li, Bo Jin
发布日期: 2025-02-17
摘要
基础模型的兴起使研究焦点从资源密集型的微调转向提示工程——一种通过输入设计而非权重更新来引导模型行为的范式。本综述首次从统一的优化视角对自动提示工程进行了全面考察。我们将提示优化形式化为离散、连续和混合提示空间上的最大化问题,考察了基于基础模型的优化、进化方法、基于梯度的优化和强化学习方法。通过分析优化变量(指令、软提示、样例)、任务特定目标和计算框架,我们在理论形式化与跨文本、视觉和多模态领域的实际实现之间架起桥梁。虽然手动提示工程在可扩展性、适应性和跨模态对齐方面存在局限性,但自动化方法提供了有前景的解决方案。我们系统地组织了这些方法,并突出了包括约束优化和面向智能体的提示设计在内的未探索前沿。
主要贡献
- 首次从优化理论视角对自动提示工程进行综合综述
- 将提示优化形式化为离散、连续和混合空间上的最大化问题
- 系统分类四大优化方法:基础模型优化、进化方法、梯度优化、强化学习
- 覆盖文本、视觉和多模态领域的自动提示工程技术
- 识别未探索前沿:约束优化和面向智能体的提示设计
方法概述
本文采用优化理论框架系统地组织自动提示工程方法:
优化形式化: 将提示工程定义为在提示空间上的最大化问题,目标是最大化模型在特定任务上的性能
提示空间分类:
- 离散空间:自然语言指令、选择样例
- 连续空间:软提示(可学习的连续向量)
- 混合空间:结合离散和连续元素
优化方法分类:
- 基础模型优化: 利用大语言模型自身生成和优化提示(如OPRO, APE)
- 进化方法: 使用遗传算法、差分进化等搜索最优提示
- 梯度优化: 通过反向传播优化软提示或指令
- 强化学习: 将提示优化视为序列决策问题
优化变量分析:
- 指令(Instructions):任务描述和指导
- 软提示(Soft Prompts):连续向量表示
- 样例(Exemplars):少样本学习的示例
跨领域应用: 分析文本、视觉和多模态场景下的提示优化技术差异
个人评价
这是一篇高质量的综述论文,在自动提示工程领域具有重要价值:
优势:
- 理论创新: 首次从优化理论视角统一审视提示工程,将其形式化为最大化问题,提供了严谨的理论框架
- 系统性强: 覆盖四大类优化方法(基础模型、进化、梯度、强化学习),分类清晰且全面
- 跨域视野: 不局限于NLP,同时覆盖视觉和多模态领域,体现了提示工程的通用性
- 前瞻性: 指出约束优化和智能体导向设计等未来方向,为后续研究提供指引
- 时效性: 2025年2月发表,涵盖最新研究进展
局限:
- 未提供详细的实验对比和性能基准
- 缺少各类优化方法的计算复杂度和效率分析
- 对实际部署中的工程挑战讨论不足
适用场景:
- 研究人员了解自动提示工程全景
- 工程师选择合适的提示优化方法
- 学生学习提示工程的理论基础
推荐理由: 作为该领域首个优化视角的综合综述,为理解和实践自动提示工程提供了宝贵的理论框架和方法分类,是prompt engineering研究者的必读文献。
评分: 4.5/5.0